As organizações estão ansiosas para se mudar para a period da IA agêntica, mas a mudança de IA projeta do desenvolvimento para a produção continua sendo um desafio. A implantação de aplicativos de IA Agentic geralmente requer configurações e integrações complexas, atrasando o tempo para valorizar.
Barreiras à implantação da IA Agentic:
- Saber por onde começar: Sem uma estrutura estruturada, as ferramentas de conexão e a configuração dos sistemas consome tempo.
- Escala efetivamente: Desempenho, confiabilidade e gerenciamento de custos tornam -se drenos de recursos sem uma infraestrutura escalável.
- Garantindo segurança e conformidade: Muitas soluções dependem de dados e modelos não controlados em vez de permissão e testados
- Governança e observabilidade: A infraestrutura e as implantações de IA precisam de documentação e rastreabilidade claras.
- Monitoramento e manutenção: Garantir o desempenho, as atualizações e a compatibilidade do sistema é complexo e difícil sem monitoramento robusto.
Agora, o DataRobot vem com a NVIDIA AI Enterprise incorporada – oferecendo a maneira mais rápida de desenvolver e fornecer IA Agentic.
Com uma pilha de IA totalmente validada, as organizações podem reduzir os riscos de ferramentas de código aberto e IA DIY enquanto implantam onde faz sentido, sem complexidade adicional.
Isso permite que as soluções de IA sejam personalizadas para problemas de negócios e otimizadas de maneiras que, de outra forma, seriam impossíveis.
Nesta postagem do weblog, exploraremos como os profissionais da IA podem desenvolver rapidamente aplicativos AI Agentic usando o DataRobot e a NVIDIA AI Enterprise, em comparação com a montagem de soluções do zero. Também examinaremos como construir um painel de IA que permite a tomada de decisões em tempo actual para gerentes de armazém.
Caso de uso: otimização em armazém em tempo actual
Think about que você é um gerente de armazém tentando decidir se deve manter remessas a montante. Se o armazém estiver cheio, você precisará reorganizar seu inventário com eficiência. Se estiver vazio, você não deseja desperdiçar recursos; Sua equipe tem outras prioridades
Mas rastrear manualmente a capacidade do armazém é demorado, e uma API simples não a cortará. Você precisa de uma solução intuitiva que se encaixe no seu fluxo de trabalho sem a codificação necessária.
Em vez de reunir um aplicativo de IA manualmente, as equipes de IA podem desenvolver rapidamente uma solução usando o DataCot e a NVIDIA AI Enterprise. Aqui está como:
- Análise de vídeo movida a IA: Usa o plano NVIDIA AI para pesquisa de vídeo e resumo como um agente incorporado para identificar espaços abertos ou prateleiras de armazém vazias em tempo actual.
- Previsão preditiva de inventário: Aproveite a IA preditiva do DataCot para prever o quantity do inventário de renda.
- Insights em tempo actual e IA de conversação: Exibe insights ao vivo em um painel com uma interface de AI conversacional.
- Gerenciamento de IA simplificado: Fornece gerenciamento de modelo simplificado com o monitoramento NVIDIA NIM e DataRobot.
Este é apenas um exemplo de como as equipes de IA podem criar aplicativos de IA Agentic mais rapidamente com DataRobot e NVIDIA.
Resolvendo os obstáculos mais difíceis na construção e implantação de IA Agentic
A criação de aplicativos AI Agentic é um processo iterativo que requer integração, desempenho e adaptabilidade de equilíbrio. O sucesso depende da conexão perfeita – LLMS, sistemas de recuperação, ferramentas e {hardware} – garantindo que eles trabalhem juntos com eficiência.
No entanto, a complexidade da IA agêntica pode levar a depuração prolongada, ciclos de otimização e atrasos na implantação.
O desafio é entregar projetos de IA em escala sem ficar preso em inúmeras iteração.
Como a NVIDIA AI Enterprise e DataRobot simplificam o desenvolvimento da IA agêntica
Pontos de partida flexíveis com projetos de NVIDIA AI e aplicativos DataRobot AI
Escolha entre os Blueprints da NVIDIA AI ou os aplicativos DataROBOT AI para impulsionar o desenvolvimento de aplicativos de IA. Essas arquiteturas de referência pré-construídas diminuem a barreira de entrada, fornecendo uma estrutura estruturada para construir, reduzindo significativamente o tempo de configuração.
Para integrar o Blueprint da NVIDIA AI para pesquisa e resumo de vídeos, basta importar o plano da Galeria NGC da NVIDIA para o seu ambiente DataRobot, eliminando a necessidade de configuração guide.
Acelerando a IA preditiva com corredeiras e datarobot
Para construir a previsão, as equipes podem aproveitar as Bibliotecas de Ciência de Dados do Rapids, juntamente com o conjunto completo de recursos preditivos da AI do Datarobot para automatizar as principais etapas no treinamento, teste e comparação de modelos.
Isso permite que as equipes identifiquem com eficiência o modelo de maior desempenho para o seu caso de uso específico.
Otimizando os fluxos de trabalho com o NVIDIA NIM e o Playground LLM da DataRobot
Usando o playground LLM no DataROBOT, as equipes podem aprimorar os fluxos de trabalho do RAG testando modelos diferentes, como o texto NVIDIA Nemo Retriever, reanando o NIM ou o texto NVIDIA Nemo Retriever incorporando o NIM e compara diferentes configurações lado a lado. Essa avaliação pode ser feita usando um NVIDIA LLM NIM como juiz e, se desejado, aumenta as avaliações com a entrada humana.
Essa abordagem ajuda as equipes a identificar a combinação best de impulsionamento, incorporação e outras estratégias para encontrar a configuração com melhor desempenho para o caso de uso específico, o contexto comercial e as preferências do usuário closing.
Garantindo prontidão operacional
Implantar a IA não é a linha de chegada – é apenas o começo. Uma vez ao vivo, a IA Agentic deve se adaptar às entradas do mundo actual, mantendo-se consistente. O monitoramento contínuo ajuda a capturar deriva, insetos e desacelerações, tornando fortes ferramentas de observabilidade essenciais. A escala adiciona complexidade, exigindo infraestrutura eficiente e inferência otimizada.
As equipes de IA podem rapidamente ficar sobrecarregadas com o equilíbrio do desenvolvimento de novas soluções e simplesmente manter as existentes.
Para o nosso aplicativo AIGE AI, DataRobot e NVIDIA simplificam o gerenciamento, garantindo alto desempenho e segurança:
- O Monitoramento do DataRobot e o NVIDIA NIM otimizam o desempenho e minimizam o risco, mesmo quando o número de usuários cresce de 100 a 10k para 10m.
- O DataROBOT Guardrails, incluindo o Nemo Guardrails, fornece cheques automatizados para a qualidade dos dados, detecção de viés, explicação do modelo e estruturas de implantação, garantindo a IA confiável.
- Ferramentas automatizadas de conformidade e observabilidade completa de ponta a ponta As equipes permanecem à frente da evolução dos regulamentos.
Implantar onde é necessário
O gerenciamento de aplicativos Agentic AI ao longo do tempo requer a manutenção da conformidade, desempenho e eficiência sem intervenção constante.
O monitoramento contínuo ajuda a detectar desvio, riscos regulatórios e quedas de desempenho, enquanto as avaliações automatizadas garantem confiabilidade. A infraestrutura escalável e os pipelines otimizados reduzem o tempo de inatividade, permitindo atualizações perfeitas e ajustes finos sem interromper as operações.
O objetivo é equilibrar a adaptabilidade com a estabilidade, garantindo que a IA permaneça eficaz e minimizando a supervisão guide.
O DataROBOT, acelerado pela NVIDIA AI Enterprise, fornece facilidade de uso de grau de hiperscaler sem bloqueio de fornecedores em ambientes diversos, incluindo a nuvem gerenciada por DataRobot e até implantações híbridas.
Com essa integração perfeita, quaisquer modelos implantados obtêm o mesmo suporte e serviços consistentes, independentemente da sua opção de implantação – eliminando a necessidade de configurar, ajustar ou gerenciar manualmente a infraestrutura de IA.
A nova period da AI Agentic
O DATAROBOT com a NVIDIA incorporado acelera o desenvolvimento e a implantação de aplicativos e agentes de IA, simplificando o processo no nível de modelo, aplicativo e empresa. Isso permite que as equipes de IA desenvolvam e forneçam rapidamente aplicativos IA Agg.
Para saber mais, Solicite uma demonstração personalizada de DataROBOT com NVIDIA.
Sobre o autor
Kumar Venkateswar é vice -presidente de produto, plataforma e ecossistema na DataRobot. Ele lidera o gerenciamento de produtos para os serviços fundamentais e parcerias de ecossistemas da DataRobot, preenchendo as lacunas entre infraestrutura eficiente e integrações que maximizam os resultados da IA. Antes do DataRobot, Kumar trabalhou na Amazon e na Microsoft, incluindo as principais equipes de gerenciamento de produtos para a Amazon Sagemaker e a Amazon Q Enterprise.
O Dr. Ramyanshu (Romi) Datta é o vice -presidente de produto da plataforma de IA da DataRobot, responsável por recursos que permitem a orquestração e o gerenciamento do ciclo de vida de agentes e aplicativos de IA. Anteriormente, ele estava na AWS, liderando o gerenciamento de produtos para as plataformas de IA da AWS – os sistemas de núcleo da Amazon Bedrock e a IA generativa no Amazon Sagemaker. Ele também foi GM para os serviços de IA humanos na AWS. Antes da AWS, o Dr. Datta também ocupou funções de engenharia e produtos na IBM e na NVIDIA. Ele recebeu seu MS e Ph.D. Ensinaram -se em Engenharia de Computação pela Universidade do Texas em Austin e seu MBA pela Universidade de Chicago Sales space College of Enterprise. Ele é um co-inventor de mais de 25 patentes sobre assuntos que variam de inteligência synthetic, computação em nuvem e armazenamento a design e teste de semicondutores de alto desempenho.